《BP神经网络模型》PPT课件

(
yio (k) who
h
whohoh (k) bo )
who
hoh (k)
e
yio
(1 2
q
(do(k)
o1
yio
yoo (k)))2
(do(k)
yoo (k)) yoo
(k)
(do(k) yoo (k))f ( yio(k)) o(k)
2.4.2 BP网络的标准学习算法
第五步，利用隐含层到输出层的连接权
• 学习的过程： • 信号的正向传播
修正各单元权 值
误差的反向传播
2.4.2 BP网络的标准学习算法-学习过程
• 正向传播：
• 输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
• 判断是否转入反向传播阶段：
• 若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
• 误差反传
• 误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
• 输出的导数
f
'(net)
1 1 e-net
1 (1 enet )2
y(1
y)
➢根据S型激活函数的图形可知,对神经网络进行训练，应该将net的值 尽量控制在收敛比较快的范围内
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 学习的过程： • 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网 络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期 望的输出。
e
(1 2
q o1
(do (k )
yoo (k))2 )
hoh (k)
hih (k)
hoh (k)
hih (k)
( 1 2
q o1
(do (k )
f(
yio (k)))2)
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
( 1 2
ห้องสมุดไป่ตู้q o1
((do (k)
p
f(
h1
whohoh (k)
bo )2 ))
h (k ) xi (k )
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
q o1
(do
(k)
yoo (k
))
f
(
yio
(k ))who
hoh (k ) hih (k)
q
( o (k)who ) f (hih (k)) h (k)
o1
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 第六步，利用输出层各神经元的 和隐含层各神经元的输出来修正连接权值 。
• 网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 网络结构
• 输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元,
输出层有q个神经元
• 变量定义
• 输入向量;
x x1, x2,
• 隐含层输入向量； hi hi1, hi2,
• 隐含层输出向量; ho ho1, ho2,
k 1,2,
bh bo
m
wih
who
f()
e
1 2
q o1
(do (k )
yoo
(k ))2
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 第一步，网络初始化 • 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e，给定 计算精度值 和最大学习次数M。
• 第二步,随机选取第 个输入样本及对应期望输出
• 输出层输入向量; yi yi1, yi2,
• 输出层输出向量; yo yo1, yo2,
• 期望输出向量; do d1, d2,
, xn
, hip
, hop
, yiq
, yoq
, dq
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 输入层与中间层的连接权值: • 隐含层与输出层的连接权值: • 隐含层各神经元的阈值: • 输出层各神经元的阈值: • 样本数据个数: • 激活函数: • 误差函数：
p
yio (k) whohoh (k ) bo o 1, 2, q
h1
yoo (k) f( yio (k)) o 1, 2, q
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏 导数 。
o (k )
p
e e yio who yio who
o (k )
who (k )
who (k )
e who
o (k)hoh (k)
wN 1 ho
whNo
o (k)hoh (k)
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 第七步，利用隐含层各神经元的 和输入层各神经元的输入修正连接权。
h (k )
wih (k )
e wih
e hih (k )
hih (k ) wih
k
x(k) x1(k), x2(k), , xn(k)
do (k) d1(k),d2(k), ,dq(k)
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出
n
hih (k ) wih xi (k ) bh h 1, 2, , p
i 1
hoh (k) f(hih (k)) h 1, 2, , p
2.4 BP神经网络模型与学习算法
概述
• Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反 向后传BP(Back Propagation)学习算法
David Ru melhart
J. McClel land
• BP算法基本原理
• 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差 ，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层 的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。
值、输出层的 o (k )和隐含层的输出计算误 差函数对隐含层各神经元的偏导数 h (k)。
e who
e yio
yio who
o (k )hoh (k )
e e hih (k ) wih hih (k ) wih
n
hih (k)
wih
(
i 1
wih xi (k ) wih
bh )
xi (k )
2.4.2 BP网络的标准学习算法
• 学习的本质： • 对各连接权值的动态调整
• 学习规则： • 权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经 元的连接权变化所依据的一定的调整规则。
2.4.2 BP网络的标准学习算法-算法思想
• 学习的类型：有导师学习 • 核心思想：
• 将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传
将误差分摊给各层的所有 单元－－－各层单元的误 差信号
2.4.1 BP神经网络模型
• 三层BP网络
2.4.1 BP神经网络模型
• 激活函数 • 必须处处可导 • 一般都使用S型函数
• 使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系 • 输入
• 输出
net x1w1 x2w2 ... xnwn
y
f
(net)
1
1 enet
2.4.1 BP神经网络模型